如何在python中使用scipy.interpolate模块？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
python主要应用领域有哪些
1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
一、scipy.interpolate介绍
可实现各种插值法的实现
插值，即依据一系列点 ( x , y ) (x,y)(x,y) 通过一定的算法找到一个合适的函数来逼近这些点，反映出这些点的走势规律。当拟合出插值函数后便可用这个插值函数计算其他 x xx 对应的的 y yy 值，这就是插值的意义所在。
#定义函数 x:横坐标列表 y:纵坐标列表 kind:插值方式f = interpolate.interp1d(x, y, kind='cubic')二、插值方式
nearest：最邻近插值法
zero：阶梯插值
slinear、linear：线性插值
quadratic、cubic：2、3阶B样条曲线插值
三、使用实例
scipy.interpolate.interp1d类会构建线性插值函数：
from scipy.interpolate import interp1dlinear_interp = interp1d(measured_time, measures)
然后scipy.interpolate.linear_interp实例需要被用来求得感兴趣时间点的值：
computed_time = np.linspace(0, 1, 50)linear_results = linear_interp(computed_time)
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